Vision Transformer（ViT）は、画像認識タスクにおいて高い性能を発揮するニューラルネットワークアーキテクチャで、元々は自然言語処理（NLP）分野で成功を収めたTransformerアーキテクチャに基づいています。Transformerアーキテクチャは、アテンションメカニズムによって、系列データ内の要素間の相互関係を効果的に捉えることができます。
Vision Transformerは、画像を固定サイズのパッチに分割し、それぞれのパッチを1次元のベクトルに平坦化します。次に、パッチのベクトルと位置情報をエンコードした位置エンベディングを組み合わせます。この結果得られたベクトルは、Transformerのエンコーダに入力され、画像の特徴を学習します。
Vision Transformerは、以下のような特徴があります。
データの相互関係の捉え方
Transformerアーキテクチャは、アテンションメカニズムにより、データ内の要素間の依存関係を効果的に捉えることができます。これにより、画像内のオブジェクトやパターンの相互作用を理解し、高い認識性能を実現します。
スケーラビリティ
Vision Transformerは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と比較して、より大きな画像やより多くのクラスを持つデータセットに対しても効果的にスケーリングできることが実証されています。これは、アーキテクチャが非常に柔軟であり、さまざまなタスクやデータセットに適用可能であることを示しています。
転移学習の効果
Vision Transformerは、大規模なデータセットで事前学習されたモデルを、より小さなデータセットや特定のタスクに対して転移学習することができます。この転移学習の能力により、データが少ない状況でも高い性能を達成することができます。
Vision Transformerは、画像認識タスクにおいて、従来のCNNベースのアプローチに匹敵する、あるいはそれを超える性能を示しており、コンピュータビジョン分野における新たなパラダイムを生み出しています。これは、Transformerアーキテクチャが画像データに対しても非常に効果的であることを示しており、さらなる研究や開発が進められています。また、ViTは物体検出、セグメンテーション、画像生成などのタスクにも適用され、多くの応用分野でその有用性が検証されています。
